[发明专利]一种动车组底板胶皮破损故障检测方法、系统及装置

权利要求书

1.一种动车组底板胶皮破损故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测的底板胶皮感兴趣区域图像作为模型输入，利用可扩展目标检测模型进行底板胶皮破损故障检测；可扩展目标检测模型包括多个用于提取特征的主干网络，每个主干网络后接一个用于检测目标标签、置信度和位置的检测器；

所述的可扩展目标检测模型为预先训练好的，具体训练过程包括以下步骤：

获取用于训练的含底板胶皮的感兴趣区域图像并构建数据集，对数据集进行标记，得到每张图像对应的标签文件；标注所用的标签分为：正常胶皮、故障形态i；

将所有图像及对应所有标签分为训练集和测试集；利用训练集对可扩展目标检测模型进行训练，得到模型参数权重；利用测试集进行模型测试，得到模型测试识别率，调整模型超参数，重复训练和测试，直到模型测试识别率达到测试识别率阈值，得到模型最优参数权重；加载最优参数权重的模型即为训练好的可扩展目标检测模型。

2.根据权利要求1所述的一种动车组底板胶皮破损故障检测方法，其特征在于，所述可扩展目标检测模型的建立过程包括以下步骤：

将已知类别的底板胶皮感兴趣区域图像简记为已知类别图像，将n种已知类别图像分别输入到n个主干网络中进行特征提取，得到n种已知类别图像对应的n类数据特征；将n类数据特征分别输入到对应的n个检测器中进行目标检测，得到n种已知类别图像中目标的标签、置信度和位置；将主干网络及对应检测器分别封装为子模型，并将所有子模型组成一个集成模型；将用于测试的底板胶皮感兴趣区域图像简记为测试图像图像，以单张测试图像作为输入，通过集成模型内部的子模型同时对测试图像进行目标检测，得到多个类别各自对应的目标标签、置信度和位置；根据置信度阈值，对多个类别各自对应的置信度进行筛选，去除置信度小于阈值的m个类别；将剩余的检测类别中包含的所有目标标签及对应位置作为模型最终检测结果，所得到的模型即为可扩展目标检测模型。

3.根据权利要求2所述的一种动车组底板胶皮破损故障检测方法，其特征在于，所述将主干网络及对应检测器分别封装为子模型并将所有子模型组成一个集成模型的过程中，当存在新增检测类别的需求时，对于l种新增类别的图像，将n+l种已知类别图像分别输入到n+l个主干网络中进行特征提取，得到n+l种已知类别图像对应的n+l类数据特征；n+l类数据特征分别输入到对应的n+l个检测器中进行目标检测，得到n+l种已知类别图像中目标的标签、置信度和位置；将主干网络及对应检测器分别封装为子模型，并将所有子模型组成一个集成模型。

4.根据权利要求3所述的一种动车组底板胶皮破损故障检测方法，其特征在于，所述的测试识别率阈值为100％。

5.根据权利要求1、2、3或4所述的一种动车组底板胶皮破损故障检测方法，其特征在于，获取待检测的底板胶皮感兴趣区域的过程包括以下步骤：

首先获取动车组底部整体图像；

然后根据动车组车轴间的轴距信息和底板胶皮相对车轴位置先验信息，在动车组底部整体图像上对底板胶皮进行粗定位，获取包含底板胶皮的感兴趣区域图像。

6.根据权利要求5所述的一种动车组底板胶皮破损故障检测方法，其特征在于，将所有图像及对应所有标签分为训练集和测试集的过程中，训练集和测试集中的图像及对应标签数量占比为80％：20％。

7.根据权利要求6所述的一种动车组底板胶皮破损故障检测方法，其特征在于，所述的主干网络为VGG或ResNet。

8.根据权利要求7所述的一种动车组底板胶皮破损故障检测方法，其特征在于，所述检测器为Faster-RCNN或YOLO。

9.一种动车组底板胶皮破损故障检测系统，其特征在于，所述系统用于执行权利要求1至8之一所述的一种动车组底板胶皮破损故障检测方法。

10.一种动车组底板胶皮破损故障检测装置，其特征在于，所述装置用于存储和/或运行权利要求9所述的一种动车组底板胶皮破损故障检测系统。